1) gradient vector flow
梯度向量流场
1.
Segmentation of Corpus callosum based on gradient vector flow deformable models;
基于梯度向量流场的颅脑内胼胝体的分割研究
3) gradient vector flow
梯度向量流
1.
Image registration based on improved gradient vector flow and maximization of mutual information;
基于改进梯度向量流与最大互信息的图像配准
2.
An Active Contour Algorithm Based on Improved Gradient Vector Flow;
一种基于改进梯度向量流的主动轮廓算法的研究
3.
Therefore,according to features of the contours in fabric drape images,an active contour model(Snakes model)based on the gradient vector flow(GVF) field is proposed to recognize the edges of fabrics.
根据织物悬垂图像的边缘轮廓特点,提出采用基于梯度向量流场(GVF)的动态轮廓模型(Snake模型)来识别织物的边缘轮廓。
4) gradient vector flow(GVF)
梯度向量流
1.
Firstly,a representation of a given image at multiple scales was derived,by means of a smoothing method which minimized total variation norm of the image incorporated gradient vector flow(GVF).
首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析,然后使用一种改进的CV模型进行分割。
2.
In this paper,on the basis of Gradient Vector Flow(GVF) snakes,a fully automatic image segmentation algorithm based on the analysis of flow field and the minimal path method is proposed.
人工干预使蛇模型只能用于半自动的图像分割,该文在梯度向量流(GVF)蛇模型的基础上提出一种基于流场节点与最小路径方法的全自动图像分割算法。
5) pre-vector field
伪梯度向量场
6) gradient vector flow(GVF)
梯度向量流(GVF)
补充资料：流形M上的向量场
流形M上的向量场
vector field on a manifold
其中D‘是对于x‘的偏导数.注意心‘(p)=(Xx‘)(p):刃了称为厂在方向X上的导数. 例3对于坐标卡U和了6F，向量场 一a__。己 X二艺亡’去一和Y二乞叮‘去一 州’刁丫”一份‘刁丫的交换子(Lie括弧)【X，划定义为(【X，Y If)(尸)=(X(Yf))(夕)一(Y(万夕))(尸) 二「卜*。。，*。亡门盯{ =乙1犷福于r一叮凡坛于了}借汽-}. 拭L”似“‘’似“」旅‘!，’它适合以下的关系式 IX，Y」=一【Y，X」， 【【X，Y」，21+【〔Y，Z」，X」+【【Z，X」，Yl=0;特别是 「a日1 l一.—l二0. L日x‘’刁x，」 每一个向量场X都在M上诱导出一个局部流—即在邻域U中的一族微分同胚 小:(一。，+。)xU~M，使得对于p〔U有。(0，p)二p以及 。(t，尹)二。，(t):(一“，。)~M是向量场X的过p的积分曲线，即 。·f李1(:)一x(。(:，，))， L日t」、‘其中中‘(刁胭t)(t)是M在。，(t)处的切向量d。，(t).反之，对任意局部流。(t，P)一。:(P)都相应有一向量场x，而为映射。。(川的变分;这里 ，、二，、，_、_:_f(小:(P))一f(P) (xf)(P)一从一· 每个向量场都定义了义型张量场的琉导子Lx(又的无穷小变换)，其值在一向量空间中，而相应于局部流小(t，川;其特例包括向量场在f〔F上的作用: Lxf二Xf，以及Lie括弧 y一中{Y中. L二Y一[x，Y1一夙二一份一一个无奇点的向量场在M上生成一个可积的一维微分方程组以及与之相联系的P反If方程组(Pfaff认ns够-t曰m). 流形上的向量场概念的推广有沿映射杯N~M的向量场(二tor fie】d along a mapp毗)，即丛由毋诱导的:，(N)的截面，还有之型的张量场，即用函子又作出的与:(M)相关的丛双:1之截面.L手卜汪】 【Al】Klingellbe嗯，W.，Rjen祖二an geomet钾，de GI刀只“， 19发(译自德文).流形M上的向量场，￡加r五dd佣am印山议d;Be姗-p“oe no爬“aM“oro06pa3似」 切丛(ta卿nt bundle):(M)的截面.可微向量场的集合构成M上可微函数环F上的模. 例1对于流形M上的坐标卡U可以定义第i个基本向量场己/日丫如下: 刁、己l 花二;(P)=下一了}，PeU， 。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条